一种基于预测分类的小波图像编码

对于小波较像编码，如何有效地组织小波域系数是提高图像压缩效果的关键。本文在研究小波域系数统计特性的基础上，提出一种用于图像压缩的预测分类模式，与基于零树结构的编码不同的是它充分利用了小波域中“重要”系数的各种相关性，并通过结合提出的种子膨胀算法实现系数的分类输出，实验结果表明该方法所取得的压缩效果要优于基于零树结构的图像编码，同时又具有较强的鲁棒性。     

带有边集限制的最均匀支撑树问题

本在无向网络中，建立了带有边集限制的最均匀支撑树问题的网络模型．中首先解决最均匀支撑树问题，并给出求无向网络中最均匀支撑树的多项式时间算法；然后，给出了求无向网络中带有边集限制的最小树多项式时间算法；最后，在已解决的两个问题的基础上解决了带有边集限制的最均匀支撑树问题．     

解抛物问题的一类新的瀑布型多重网格法

本文推广石钟兹 ,许学军对椭圆问题提出的新的瀑布型多重网格法到抛物问题 ,建立了相应的理论结果 .     

四阶累积量的MUSIC算法在海流测向中的应用

针对高频地波雷达系统OSMAR2000海流测向中海流元数不易估计的问题，利用四阶谱累积量MUSIC算法的空间谱结构特点，采用试探法确定信号源数并估计信号源的位置．通过对模拟海流和实测数据的处理实验表明，利用该算法可以较准确地估计出海流元的个数和方位，并且比传统MUSIC方法获得更小的角度估计方差，有效地反演了海洋表面流信息．     

非Lipschitz系数的倒向半线性随机发展方程的适度解

文中将研究如下的无穷维空间的倒向半线性随机发 展方程x(t)+∫TteA(s-t)f(s,x(s),y(s))ds+∫Tte A(s-t )(g(s,x(s))+y(s))dw(s)=eA(T-t)X,在类似于Ymada条件下获得了该方程适度解的存在性和唯一性定理.     

基于小波包分析及支持向量机的超音速目标识别方法研究

提出了基于小波包分析及支持向量机的超音速目标识别方法 .通过 5 .5 6mm ,7.6 2mm和 12 .7mm三种枪弹试验获取信号 ,用小波包分解激波信号 ,统计每个频带的能量特征 ,用支持向量机方法训练测试样本 ,获得了很好的分类效果 .仿真结果表明基于超音速飞行体产生的激波信号来识别目标是可行的 .     

Damage and fracture evaluation of granular composite materials by digital image correlation method

This paper presents the applications of digital image correlation technique to the mesoscopic damage and fracture study of some granular based composite materials including steelfiber reinforced concrete, sandstone and crystal-polymer composite. The deformation fields of the composite materials resulted from stress localization were obtained by the correlation computation of the surface images with loading steps and thus the related damage prediction and fracture parameters were evaluated. The correlation searching could be performed either directly based on the gray levels of the digital images or from the wavelet transform (WT) coefficients of the transform spectrum. The latter was developed by the authors and showed higher resolution and sensitivity to the singularity detection. Because the displacement components came from the rough surfaces of the composite materials without any coats of gratings or fringes of optical interferometry, both surface profiles and the deformation fields of the composites were visualized which was helpful to compare each other to analyze the damage of those heterogeneous materials. The project supported by the National Natural Science Foundation of China (10125211 and 10072002), the Scientific Committee of Yunnan Province for the Program of Steel Fiber Reinforced Concrete, and the Institute of Chemical Materials, CAEP at Mianyang     

基于Karhunen-Loève变换和小波谱特征矢量量化的三维谱像数据压缩

提出了基于Karhunen Lo埁ｖｅ变换的小波谱特征矢量量化三维谱像数据压缩方法耍幔颍瑁酰睿澹?Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /小波谱特征矢量量化方法应用了Karhunen Lo埁ｖｅ变换的消除谱相关性优良性能 ,应用二维小波变换消除空间相关性 ,在小波变换域内应用二维集分割嵌入块编码和一维谱特征矢量量化对三维谱像数据压缩 ,获得较高的压缩性能。实验结果表明 :Karhunen Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /小波谱特征矢量量化编码比Karhunen Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /改进对块零树编码和Karhunen Lo埁ｖｅ变换 /小波变换 /快速矢量量化编码方法在同样压缩比条件下 ,峰值信噪比提高 2dB和 1dB以上 ,而速度提高了 1.5和 8倍 ,整体压缩性能有较大的提高